JP7297355B1

JP7297355B1 - Personalization method, computer program and personalization system

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Publication number: JP7297355B1
Application number: JP2023030080A
Authority: JP
Inventors: 貴紀臼井
Original assignee: Hubbit
Current assignee: Hubbit
Priority date: 2023-02-28
Filing date: 2023-02-28
Publication date: 2023-06-26
Anticipated expiration: 2043-02-28

Abstract

【課題】経時的に変化する利用者の性質に対応可能なアプリケーション機能のパーソナライゼーション技術を提供すること。【解決手段】コンピュータ装置が実行するアプリケーション機能のパーソナライゼーション方法であって、前記コンピュータ装置は、記憶部に格納されたコンピュータ読取可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つの処理部を含み、前記パーソナライゼーション方法は、前記少なくとも１つの処理部が、前記アプリケーションを利用するユーザのレベル評価テストのテスト結果を含む初期情報の入力を受け付ける初期情報受付工程と、前記初期情報に基づいて、前記ユーザに対して提供されるアプリケーション機能の初期の設定情報を決定する初期設定工程と、前記ユーザが前記アプリケーションの利用に際して履歴情報を取得し、更新情報を決定する更新情報受付工程と、前記更新情報に基づいて、前記設定情報を更新する更新設定工程と、を含む。【選択図】図５An object of the present invention is to provide a technology for personalizing application functions that can respond to the characteristics of users that change over time. A method for personalizing application functionality executed by a computing device, the computing device including at least one processing unit configured to execute computer readable instructions stored in a storage unit. , the personalization method includes: an initial information receiving step in which the at least one processing unit receives an input of initial information including a test result of a level evaluation test of a user who uses the application; and based on the initial information, the an initial setting step of determining initial setting information of an application function provided to a user; an update information receiving step of obtaining history information when the user uses the application and determining update information; and the update information. and an update setting step of updating the setting information based on. [Selection drawing] Fig. 5

Description

本発明は、アプリケーション機能のパーソナライゼーション方法、コンピュータプログラム及びパーソナライゼーションシステムに関する。 The present invention relates to an application function personalization method, a computer program and a personalization system.

近年、スマートフォンやタブレット端末等、カメラを備えたデバイスの常用化によって、チャットサービスや、音声通話サービス、ビデオ通話サービス等を実現可能とするアプリケーションが提供されるようになった。これらサービスは利用者と、その家族間や友人間で利用される場合もあれば、利用者とチャットボット等のＡＩアシスタント間で利用される場合もあり得る。また、その他、ＥＣサービスやタスク・スケジュール管理サービス、服薬管理サービス、緊急通報サービス等が提供されるようになった。これらのサービスは、個別のアプリケーションで提供される場合もあれば、複数のサービスを統合したアプリケーションとして提供されることもある。 2. Description of the Related Art In recent years, as devices equipped with cameras such as smartphones and tablet terminals have become commonplace, applications that enable chat services, voice call services, video call services, and the like have been provided. These services may be used between users and their families or friends, or may be used between users and AI assistants such as chatbots. In addition, EC services, task/schedule management services, medication management services, emergency call services, and the like have come to be provided. These services may be provided as individual applications or may be provided as an application that integrates multiple services.

個別又は統合アプリケーションによって提供されるこれらのサービスによって、利用者の利便性や生活品質が向上した一方、利用者の属性や能力、生活習慣、趣味嗜好等の性質によっては、アプリケーション機能の適切な利用ができない場合があった。また、利用者の性質によっては、統合アプリケーションにおいて提供される複数のサービスのうち、一部は利用者の生活に不要となる場合もあった。 While these services provided by individual or integrated applications have improved user convenience and quality of life, appropriate use of application functions may not be possible depending on the user's attributes, abilities, lifestyle habits, tastes and preferences, etc. was not possible. Also, depending on the nature of the user, some of the multiple services provided by the integrated application may become unnecessary in the user's life.

特許文献１には、第１家庭電器の閾値範囲内でユーザの存在を検出し、ユーザの１つ又は複数のリアルタイム画像に対して画像処理を行い、ユーザの顔画像の１つ又は複数の特徴を決定することと、第１家庭電器の現在制御用ユーザインタフェース設定の第１変動をトリガするように構成される少なくとも１つの第１パラメータを決定する、ことと、第１家庭電器の閾値範囲内で、第１ユーザの存在を継続して検出した場合、第１家庭電器の、第１パラメータに対応する第１制御用ユーザインタフェース設定をアクティブ化することと、を含む方法が開示されている。 In Patent Document 1, the presence of a user is detected within a threshold range of a first home appliance, image processing is performed on one or more real-time images of the user, and one or more features of the facial image of the user are detected. determining at least one first parameter configured to trigger a first change in the current controlling user interface setting of the first home appliance; and within a threshold range of the first home appliance , activating a first controlling user interface setting corresponding to the first parameter of the first home appliance upon continued detection of the presence of the first user.

特許文献２には、携帯用端末機においてユーザの便宜に合わせてユーザインタフェースを設定することが可能なユーザインタフェース設定方法及び装置を提供する技術が開示されている。 Patent Document 2 discloses a technique for providing a user interface setting method and apparatus capable of setting a user interface in a portable terminal according to the user's convenience.

特許文献３には、容易に情報処理装置の使い易さを向上させる技術が開示されている。 Patent Literature 3 discloses a technique for easily improving usability of an information processing apparatus.

特表２０２２－５０４３０２号公報Japanese Patent Publication No. 2022-504302 特開２０１３－０８４２４９号公報JP 2013-084249 A 特開２０１１－１０７８９９号公報JP 2011-107899 A

ところで、利用者の性質は不変のものではなく、経時的に変化する場合がある。典型的には、利用者の身体機能や病状の変化等であり、これらの変化に伴って、利用者に合わせてアプリケーション機能を変化させる必要がある。しかしながら、先行技術では、個々の利用者に対する経時的なパーソナライゼーションを実現することはできなかった。 By the way, the user's character is not constant and may change over time. Typically, it is a change in the user's physical function or medical condition, etc., and it is necessary to change the application function according to the user in accordance with these changes. However, the prior art has not been able to provide personalization for individual users over time.

本発明は、経時的に変化する利用者の性質に対応可能なアプリケーション機能のパーソナライゼーション技術を提供することを、解決すべき課題とする。 An object of the present invention is to provide a technique for personalizing application functions that can adapt to the characteristics of users that change over time.

上記課題を解決するために、本発明は、コンピュータ装置が実行するアプリケーション機能のパーソナライゼーション方法であって、前記コンピュータ装置は、記憶部に格納されたコンピュータ読取可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つの処理部を含み、前記パーソナライゼーション方法は、前記少なくとも１つの処理部が、前記アプリケーションを利用するユーザの初期レベル評価テストのテスト結果を含む初期情報の入力を受け付ける初期情報受付工程と、前記初期情報に基づいて、前記ユーザに対して提供されるアプリケーション機能の初期の設定情報を決定する初期設定工程と、前記ユーザが前記アプリケーションの利用に際して履歴情報を取得し、更新情報を決定する更新情報受付工程と、前記更新情報に基づいて、前記設定情報を更新する更新設定工程と、を含む。
本発明の好ましい形態では、前記設定情報毎に、複数のパラメタが定義され、前記初期設定工程及び／又は前記更新設定工程では、前記初期情報及び／又は前記更新情報に基づいて前記パラメタを算出することで前記設定情報を決定する。
本発明の好ましい形態では、前記初期設定工程及び／又は前記更新設定工程では、前記初期情報及び／又は前記更新情報、及び前記パラメタを教師データとして学習した機械学習モデルを用いて前記パラメタを算出することで、前記設定情報を決定する。 To solve the above problems, the present invention provides a method for personalizing application functions executed by a computing device, wherein the computing device is configured to execute computer readable instructions stored in a storage unit. an initial information receiving step in which the at least one processing unit receives an input of initial information including a test result of an initial level evaluation test of a user using the application; an initial setting step of determining initial setting information of an application function provided to the user based on the initial information; and acquiring history information when the user uses the application and determining update information. an update information reception step; and an update setting step of updating the setting information based on the update information.
In a preferred embodiment of the present invention, a plurality of parameters are defined for each setting information, and in the initial setting step and/or the update setting step, the parameters are calculated based on the initial information and/or the update information. By doing so, the setting information is determined.
In a preferred embodiment of the present invention, in the initial setting step and/or the update setting step, the parameters are calculated using a machine learning model trained using the initial information and/or the update information and the parameters as teaching data. By doing so, the setting information is determined.

このような構成とすることで、個々の利用者に対する経時的なパーソナライゼーションを実現することができる。 With such a configuration, personalization over time for individual users can be achieved.

本発明の好ましい形態では、前記設定情報は、前記アプリケーションにおける表示出力されるＵＩに関する表示ＵＩ設定、及び前記アプリケーションから出力される音声に関する出力音声設定の１又は複数を含む。
このような構成とすることで、表示ＵＩや出力音声に対する経時的なパーソナライゼーションを行うことができる。 In a preferred embodiment of the present invention, the setting information includes one or more of display UI settings related to UI displayed and output in the application and output audio settings related to audio output from the application.
With such a configuration, it is possible to personalize the display UI and output audio over time.

本発明の好ましい形態では、前記設定情報は更に、前記アプリケーションにおいて表示出力されるコンテンツに関する表示コンテンツ設定を含む。
このような構成とすることで、アプリケーションにおいて表示出力されるコンテンツに対する経時的なパーソナライゼーションを行うことができる。 In a preferred form of the present invention, the setting information further includes display content settings regarding content to be displayed and output in the application.
With such a configuration, it is possible to personalize the content displayed and output in the application over time.

本発明の好ましい形態では、前記更新情報受付工程では、前記更新情報に基づいて更新レベル評価テストを実施し、前記更新レベル評価テストのテスト結果を含む更新情報の入力を受け付け、前記更新設定工程では、前記更新情報受付工程において受け付けた前記更新情報に基づいて設定情報を決定することで、前記更新情報に基づいて、前記設定情報を更新する。
このような構成とすることで、経時的なパーソナライゼーションを行うことができる。 In a preferred embodiment of the present invention, the update information receiving step implements an update level evaluation test based on the update information, receives input of update information including test results of the update level evaluation test, and the update setting step and updating the setting information based on the update information by determining the setting information based on the update information received in the update information receiving step.
With such a configuration, personalization can be performed over time.

本発明の好ましい形態では、前記初期条件受付工程では、前記ユーザの事前情報を更に含む前記初期情報の入力を受け付け、前記事前情報は、個人情報、身体状況、認知能力、家族情報、要介護度、性格、財産状況の１又は複数を含む。
このような構成とすることで、経時的なパーソナライゼーションの精度をより高めることができる。 In a preferred embodiment of the present invention, the initial condition accepting step accepts input of the initial information further including prior information of the user, and the prior information includes personal information, physical condition, cognitive ability, family information, and need for long-term care. Includes one or more of degree, character, and financial status.
With such a configuration, it is possible to further improve the accuracy of personalization over time.

本発明の好ましい形態では、前記パーソナライゼーション方法は更に、前記少なくとも１つの処理部が、利用者端末装置から前記初期情報若しくは前記更新情報、該初期情報若しくは該更新情報に基づいて決定された設定情報、及び該設定情報の適用後に取得した履歴情報である適用後履歴情報を受け付け、実績情報として格納する実績受付工程と、前記実績情報に含まれた前記設定情報、及び前記適用後履歴情報に基づいて、実績情報の評価を行う実績評価工程と、前記評価結果に基づいて決定された前記実績情報に含まれた前記初期情報若しくは前記更新情報、及び前記設定情報を教師データとして、前記初期設定工程及び／又は前記更新設定工程で設定情報を決定する為のモデル更新を行うモデル更新工程と、を含む。
このような構成とすることで、モデルを更新し、経時的なパーソナライゼーションの精度をより高めることができる。 In a preferred embodiment of the present invention, the personalization method further comprises: the at least one processing unit receiving the initial information or the update information from the user terminal device; setting information determined based on the initial information or the update information; and a result reception step of receiving post-application history information, which is history information acquired after the application of the setting information, and storing it as result information; and based on the setting information included in the result information and the post-application history information a performance evaluation step of evaluating performance information; and the initial setting step using the initial information or the update information included in the performance information determined based on the evaluation result and the setting information as teaching data. and/or a model update step of updating the model for determining setting information in the update setting step.
Such a configuration allows the model to be updated to provide more accurate personalization over time.

また、本発明は、前記パーソナライゼーション方法を前記コンピュータ装置に実行させる、コンピュータプログラムである。 Further, the present invention is a computer program that causes the computer device to execute the personalization method.

また、本発明は、アプリケーション機能のパーソナライゼーションシステムであって、前記アプリケーションを利用するユーザの能力テスト結果を含む初期情報の入力を受け付ける初期情報受付部と、前記初期情報に基づいて、前記ユーザに対して提供されるアプリケーション機能の初期の設定情報を決定する初期設定部と、前記ユーザが前記アプリケーションの利用に際して履歴情報を取得し、更新情報を決定する更新情報受付部と、前記更新情報に基づいて、前記設定情報を更新する更新設定部と、を有する。 Further, the present invention is an application function personalization system, comprising: an initial information receiving unit for receiving input of initial information including a result of an ability test of a user who uses the application; an initial setting unit that determines initial setting information of application functions provided to the user; an update information reception unit that acquires history information when the user uses the application and determines update information; and an update setting unit for updating the setting information.

本発明は、経時的に変化する利用者の性質に対応可能なアプリケーション機能のパーソナライゼーション技術を提供することができる。 The present invention can provide a technology for personalizing application functions that can respond to user characteristics that change over time.

一実施の形態のシステムの構成を示すブロック図。1 is a block diagram showing the configuration of a system according to one embodiment; FIG. 一実施の形態のシステムのハードウェア構成図。1 is a hardware configuration diagram of a system according to an embodiment; FIG. 一実施の形態のシステムの機能ブロック図。1 is a functional block diagram of a system according to one embodiment; FIG. 一実施の形態のシステムにおける画面表示例。An example of a screen display in the system of one embodiment. 一実施の形態のシステムにおける評価情報を算出する為のモデル例。An example of a model for calculating evaluation information in the system of one embodiment. 一実施の形態のシステムにおける処理フローチャート。4 is a processing flowchart in the system of one embodiment;

以下、添付図面を参照して、更に詳細に説明する。図面には好ましい実施形態が示されている。しかし、多くの異なる形態で実施されることが可能であり、本明細書に記載される実施形態に限定されない。 A more detailed description is given below with reference to the accompanying drawings. Preferred embodiments are shown in the drawings. It may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein.

例えば、本実施形態ではパーソナライゼーションシステムの構成、動作等について説明するが、実行される方法、装置、コンピュータプログラム等によっても、同様の作用効果を奏することができる。プログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一過性の記録媒体として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよい。 For example, although the configuration, operation, and the like of the personalization system will be described in the present embodiment, similar effects can be achieved by methods, devices, computer programs, and the like that are executed. The program may be provided as a computer-readable non-transitory recording medium, or may be provided downloadably from an external server.

＜０．サービス、及びアプリケーション機能＞
本実施形態では、特に、高齢者である利用者が利用する統合アプリケーションのパーソナライゼーションを行う場合について説明を行う。この統合アプリケーションは、ホーム画面を有し、このホーム画面から複数のサービスにアクセスして利用可能とする。サービスは、例えば、チャットや、音声通話、ビデオ通話、ＥＣサイトアクセスやその他ウェブブラウジング、情報配信、タスク・スケジュール管理、服薬管理、緊急通報等である。なお、本実施形態は一例であり、利用者は高齢者に限られない。また、アプリケーションが提供するサービスもこれらに限らない。 <0. Service and Application Functions>
In this embodiment, a case will be described in which an integrated application used by an elderly user is personalized. This integrated application has a home screen from which a plurality of services can be accessed and used. Services include, for example, chat, voice call, video call, EC site access and other web browsing, information distribution, task/schedule management, medication management, and emergency calls. In addition, this embodiment is an example, and a user is not restricted to elderly people. Also, the services provided by the application are not limited to these.

アプリケーションを介して利用可能なサービスや、アプリケーションの各種画面（ホーム画面や各サービス画面等）に表示出力されるＵＩに関する表示ＵＩ、アプリケーションから出力される出力音声設定を総称して、該アプリケーションのアプリケーション機能と呼称する。本実施形態では、該アプリケーションのアプリケーション機能を利用者に合わせてパーソナライゼーションする。 Services that can be used through the application, display UI related to the UI that is displayed and output on various screens of the application (home screen, each service screen, etc.), and output audio settings output from the application are collectively referred to as the application of the application. Call it function. In this embodiment, the application functions of the application are personalized for the user.

＜１．システム構成＞
図１は、一実施の形態のシステムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、パーソナライゼーションシステム０は、利用者端末装置１、関係者端末装置２及び、サーバ装置３を備え、これらがネットワーク４を介して通信可能に構成される。 <1. System configuration>
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a system according to one embodiment. As shown in FIG. 1, the personalization system 0 includes a user terminal device 1, a related person terminal device 2, and a server device 3, which are configured to be communicable via a network 4. FIG.

利用者端末装置１及び関係者端末装置２として、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等の端末装置９（コンピュータ装置）を利用することができる。利用者端末装置１は、パーソナライゼーションプログラムを含み複数のサービスを利用可能な見守りアプリケーションプログラムを実行することで、アプリケーション機能のパーソナライゼーションを行うことができる。本実施形態では、該アプリケーションプログラムは図示しないプログラム提供装置よりダウンロードされたクライアントアプリケーションであるが、例えば、端末装置９に、プリインストールされても良いし、若しくは事前にダウンロードされたウェブブラウザアプリケーション等を介して利用可能なウェブアプリケーションであってもよい。 As the user terminal device 1 and the related party terminal device 2, a terminal device 9 (computer device) such as a personal computer, a smart phone, a tablet terminal, or a personal computer can be used. The user terminal device 1 can perform personalization of application functions by executing a monitoring application program that includes a personalization program and can use a plurality of services. In this embodiment, the application program is a client application downloaded from a program providing device (not shown). It may also be a web application available via

サーバ装置３として、汎用のサーバやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置１０（コンピュータ装置）を１又は複数利用することができる。サーバ装置３は、モデル更新プログラムを実行することで、パーソナライゼーションの為のモデル更新を行うことができる。ネットワーク４は、本実施形態では、ＩＰ（Internet Protocol）ネットワークであるが、通信プロトコルの種類、ネットワークの種類等にも制限はない。 As the server device 3, one or a plurality of information processing devices 10 (computer devices) such as general-purpose servers and personal computers can be used. The server device 3 can update the model for personalization by executing the model update program. Although the network 4 is an IP (Internet Protocol) network in this embodiment, there are no restrictions on the type of communication protocol, the type of network, and the like.

＜１．１．ハードウェア構成＞
図２は、端末装置９及び情報処理装置１０のハードウェア構成図である。図２（ａ）に示すように、端末装置９（利用者端末装置１及び関係者端末装置２）は、処理部９０１、記憶部９０２、通信部９０３、入力部９０４及び出力部９０５を有し、各部及び各工程の作用発揮に用いられる。 <1.1. Hardware configuration>
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the terminal device 9 and the information processing device 10. As shown in FIG. As shown in FIG. 2A, the terminal device 9 (the user terminal device 1 and the related person terminal device 2) has a processing unit 901, a storage unit 902, a communication unit 903, an input unit 904 and an output unit 905. , are used to exert the effects of each part and each process.

処理部９０１は、命令セットを実行可能なＣＰＵなどのプロセッサを有し、ＯＳやパーソナライゼーションプログラム等を実行する。
記憶部９０２は、命令セットを記憶可能なＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＯＳ、パーソナライゼーションプログラムを含み複数のサービスを利用可能なアプリケーションプログラム（利用者端末装置１）等を記録可能な、ＨＤＤやＳＳＤなどの不揮発性の記録媒体を有する。
通信部９０３は、ネットワークに物理的に接続するためのインタフェースを有し、ネットワーク４との通信制御を実行して、情報の入出力を行う。
入力部９０４は、タッチパネルやキーボードなどの入力処理が可能な操作入力デバイス、マイクなどの音声入力が可能な音声入力デバイス、カメラなどの画像入力が可能な画像入力デバイスを有する。
出力部９０５は、ディスプレイなどの表示処理が可能な表示デバイス、スピーカなどの音声出力デバイスを有する。 The processing unit 901 has a processor such as a CPU capable of executing an instruction set, and executes an OS, a personalization program, and the like.
The storage unit 902 is a volatile memory such as a RAM capable of storing instruction sets, an OS, an application program (user terminal device 1) capable of using a plurality of services including a personalization program, etc., and an HDD or SSD. It has a non-volatile recording medium such as
The communication unit 903 has an interface for physically connecting to the network, executes communication control with the network 4, and inputs/outputs information.
The input unit 904 has an operation input device capable of input processing such as a touch panel or a keyboard, a voice input device such as a microphone capable of voice input, and an image input device such as a camera capable of image input.
The output unit 905 has a display device capable of display processing such as a display, and an audio output device such as a speaker.

図２（ｂ）に示すように、情報処理装置１０（サーバ装置３）は、処理部１０１、記憶部１０２、及び通信部１０３を有し、各部及び各工程の作用発揮に用いられる。 As shown in FIG. 2B, the information processing device 10 (server device 3) has a processing unit 101, a storage unit 102, and a communication unit 103, and is used for exerting the effects of each unit and each process.

処理部１０１は、命令セットを実行可能なＣＰＵなどのプロセッサを有し、ＯＳやモデル更新プログラム等を実行する。
記憶部１０２は、命令セットを記憶可能なＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＯＳ、モデル更新プログラム等を記録可能な、ＨＤＤやＳＳＤなどの不揮発性の記録媒体を有する。
通信部１０３は、ネットワークに物理的に接続するためのインタフェースを有し、ネットワーク４との通信制御を実行して、情報の入出力を行う。 The processing unit 101 has a processor such as a CPU capable of executing an instruction set, and executes an OS, a model update program, and the like.
The storage unit 102 has a volatile memory such as a RAM capable of storing instruction sets, and a non-volatile recording medium such as an HDD or SSD capable of recording an OS, a model update program, and the like.
The communication unit 103 has an interface for physically connecting to the network, executes communication control with the network 4, and inputs and outputs information.

＜１．２．パーソナライゼーションシステム０の機能構成＞
図３は、パーソナライゼーションシステム０の機能ブロック図である。図３に示すように、利用者端末装置１は、サービス提供部１１と、初期情報受付部１２と、レベル評価テスト提供部１３と、初期設定部１４と、更新情報受付部１５と、更新設定部１６と、を有する。これは、ソフトウェア（記憶部９０２等に一過的又は非一過的に記憶されたパーソナライゼーションプログラム）による情報処理が、ハードウェア（処理部９０１等）によって具体的に実現されたものである。初期情報受付部１２は、事前情報受付部１２１と、テスト結果受付部１２２と、を備える。更新情報受付部１５は、履歴情報取得部１５１と、評価部１５２と、を有する。 <1.2. Functional Configuration of Personalization System 0>
FIG. 3 is a functional block diagram of the personalization system 0. As shown in FIG. As shown in FIG. 3, the user terminal device 1 includes a service providing unit 11, an initial information receiving unit 12, a level evaluation test providing unit 13, an initial setting unit 14, an update information receiving unit 15, an update setting a portion 16; Information processing by software (a personalization program temporarily or non-transitoryly stored in the storage unit 902 or the like) is specifically realized by hardware (the processing unit 901 or the like). The initial information reception section 12 includes a preliminary information reception section 121 and a test result reception section 122 . The update information reception unit 15 has a history information acquisition unit 151 and an evaluation unit 152 .

＜１．３．サービス提供部１１＞
利用者端末装置１のサービス提供部１１は、ディスプレイ等の出力部９０５に、アプリケーションを介して複数のサービスにアクセス可能とするホーム画面、及び各サービスのサービス画面を表示させる。利用者は、利用者端末装置１に表示されたホーム画面における特定の領域（アイコンやボタン等）を指定操作することで、各領域にリンクされたサービスのサービス画面に遷移することができ、サービス画面においてサービスを利用することができる。 <1.3. Service providing unit 11>
The service providing unit 11 of the user terminal device 1 causes the output unit 905 such as a display to display a home screen that enables access to a plurality of services via an application and service screens of each service. By specifying and operating a specific area (icon, button, etc.) on the home screen displayed on the user terminal device 1, the user can transition to the service screen of the service linked to each area. Services can be used on the screen.

図４は、ホーム画面の画面表示例である。ホーム画面Ｗ１Ａは、統合アプリケーションを実行することで、利用者端末装置１の出力部９０５に表示される画面であり、時刻及び日付の表示と共に、３種類のサービスにアクセスする為のサービス要素（Ｗ１Ａ１～３）を備える。 FIG. 4 is a screen display example of the home screen. The home screen W1A is a screen that is displayed on the output unit 905 of the user terminal device 1 by executing the integrated application. The home screen W1A displays the time and date, as well as the service elements (W1A1 3).

なお、サービス要素Ｗ１Ａ１はＥＣサービスを利用する為のオブジェクトであり、サービス要素Ｗ１Ａ１が選択操作されると、利用者端末装置１は示しないウェブサーバにリクエストを行い、ＥＣサイトを利用する為のサービス画面が表示される。サービス要素Ｗ１Ａ２はＡＩアシスタントとの会話サービスを利用する為のオブジェクトであり、サービス要素Ｗ１Ａ２が選択操作されると、ＡＩアシスタントによるメッセージ音声が出力される。サービス要素Ｗ１Ａ３はＡＩアシスタントとの会話サービスを利用する為のオブジェクトであり、サービス要素Ｗ１Ａ３が選択操作されると、音声入力によってＡＩアシスタントと会話を行うことができる。 The service element W1A1 is an object for using an EC service, and when the service element W1A1 is selected and operated, the user terminal device 1 makes a request to a web server (not shown) to obtain a service for using an EC site. A screen appears. The service element W1A2 is an object for using a conversation service with the AI assistant, and when the service element W1A2 is selected and operated, a voice message is output by the AI assistant. The service element W1A3 is an object for using a conversation service with the AI assistant, and when the service element W1A3 is selected and operated, it is possible to have a conversation with the AI assistant by voice input.

チャットサービスや通話サービス、ビデオ通話サービス等については、利用者端末装置１のアプリケーションと通信可能に構成された関係者端末装置２を介して、利用者・関係者間でコミュニケーションをとることもできる。 For chat service, call service, video call service, etc., communication can be made between the user and related parties via the related party terminal device 2 configured to be able to communicate with the application of the user terminal device 1.

＜１．４．初期情報受付部１２＞
初期情報受付部１２は、アプリケーション利用者の事前情報と、レベル評価テストのテスト結果と、を受け付け、初期情報として記憶部９０２に格納する。初期情報受付部１２は、事前情報の入力を受け付けて、初期情報として記憶部９０２に格納する。事前情報受付部１２１と、レベル評価テストのテスト結果の入力を受け付けて、初期情報として記憶部９０２に格納するテスト結果受付部１２２と、を備える。事前情報は、初期段階での利用者の性質を説明する為の値であり、利用者の住所、年齢、性別、趣味、その他私的情報等の個人情報、病歴、既往歴等の身体状況、認知能力の程度を示す認知能力、家族情報、要介護度、性格、財産状況の１又は複数を含む。性質とは、利用者の属性や能力、生活習慣、趣味嗜好等である。 <1.4. Initial information receiving unit 12>
The initial information accepting unit 12 accepts prior information of the application user and the test results of the level evaluation test, and stores them in the storage unit 902 as initial information. Initial information reception unit 12 receives the input of prior information and stores it in storage unit 902 as initial information. A preliminary information reception unit 121 and a test result reception unit 122 that receives input of the test results of the level evaluation test and stores them in the storage unit 902 as initial information are provided. Prior information is a value for explaining the nature of the user at the initial stage, and includes personal information such as the user's address, age, gender, hobbies, and other private information, physical conditions such as medical history, medical history, etc. It includes one or more of cognitive ability, family information, level of care required, personality, and property status, which indicate the degree of cognitive ability. The properties are user attributes, abilities, lifestyle habits, tastes and preferences, and the like.

認知能力は、例えば、長谷川式簡易知能評価スケール（ＨＤＳ－Ｒ）、ミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）等の質問・回答形式の認知症検査の回答結果である。認知能力は、これらに加えて、又は代えて、ＦＡＳＴ（Functional Assessment Staging）や初期認知症徴候観察リスト（ＯＬＤ：Observation List for early signs of Dementia）、臨床的認知症尺度（ＣＤＲ：Clinical Dementia Rating）等の観察形式の認知症検査の回答結果であっても良い。 Cognitive ability is, for example, the answer results of dementia tests in the form of questions and answers, such as the Hasegawa Simple Intelligence Rating Scale (HDS-R) and the Mini-Mental State Examination (MMSE). Cognitive ability, in addition to these, or instead, FAST (Functional Assessment Staging) and early dementia signs observation list (OLD: Observation List for early signs of Dementia), clinical dementia scale (CDR: Clinical Dementia Rating) It may be an answer result of an observation type dementia test such as.

利用者が初めて該アプリケーションを利用する場合等には、まず初期情報の登録を行う。利用者やその家族、医療従事者等の関係者は入力部９０４を操作することで、利用者端末装置１の事前情報入力画面を介して事前情報を入力し、登録ボタンの押下等登録操作が行われることで、事前情報受付部１２１は初期情報として、事前情報を記憶部９０２に格納する。 When the user uses the application for the first time, the initial information is registered first. By operating the input unit 904, the user, his/her family members, medical personnel, and other related parties input preliminary information via the preliminary information input screen of the user terminal device 1, and registration operations such as pressing a registration button are performed. By doing so, the prior information receiving unit 121 stores the prior information in the storage unit 902 as initial information.

＜１．５．レベル評価テスト提供部１３＞
レベル評価テスト提供部１３は、アプリケーション利用者に対してレベル評価テストを提供する。本実施形態では、レベル評価テスト提供部１３は、事前情報に基づいて、アプリケーション利用者に対して実施する初期レベル評価テストを決定して表示処理し、利用者端末装置１において利用者が回答入力可能に初期レベル評価テストを提供する。初期レベル評価テストは、利用者の属性や能力、生活習慣、趣味嗜好等を評価する為に、実施されるテストであり、例えば、利用者の端末装置の操作能力（タッチ操作の精度や速度）や出力表示の好み（文字・アイコン等のサイズ）、出力音声の好み（音量、周波数、再生速度等）、生活習慣、体調、認知能力評価、興味のあるサービス（情報配信系サービスの場合は更に興味のあるコンテンツ）等について、質問・解答形式で回答を行うものである。 <1.5. Level evaluation test providing unit 13>
The level evaluation test providing unit 13 provides the application user with a level evaluation test. In this embodiment, the level evaluation test providing unit 13 determines the initial level evaluation test to be performed for the application user based on the prior information, performs display processing, and allows the user to input an answer on the user terminal device 1. Provide initial level assessment tests where possible. The initial level evaluation test is a test conducted to evaluate the user's attributes, abilities, lifestyle habits, tastes and preferences, etc. and output display preferences (size of characters, icons, etc.), output audio preferences (volume, frequency, playback speed, etc.), lifestyle habits, physical condition, cognitive ability evaluation, services of interest (in the case of information distribution services, further Interested content), etc., are answered in a question-and-answer format.

記憶部９０２には、レベル評価テストとして出力され得る複数の設問が、選択肢、選択肢別の配点・スコア等と紐付けて格納されており、レベル評価テスト提供部１３は、入力された事前情報に基づいて、利用者からの回答が必要となる１又は複数の設問を決定し、それらを組み合わせることでレベル評価テストを生成する。これにより、利用者毎に出題される設問を異ならせることができ、利用者による回答の負荷を軽減することができる。また、記憶部９０２に１又は複数の設問が組み合わされたレベル評価テストを複数パターン格納しておき、レベル評価テスト提供部１３は、入力された事前情報に基づいて、利用者に解答を要求するレベル評価テストを選択するように構成してもよい。レベル評価テストにおいて、設問の回答及び／又はそれまでの回答によって得られるスコアと、その後の設問を対応付けておき、レベル評価テスト提供部１３は、これまで回答した一部又は全部の設問への回答結果に応じて、その後に表示処理される設問を異ならせるように構成してもよい。また、全ての利用者に一律で、全ての設問について回答させるようにしても良い。 In the storage unit 902, a plurality of questions that can be output as a level evaluation test are stored in association with options, point allocation/scores for each option, etc. Based on this, one or more questions that require answers from the user are determined, and a level evaluation test is generated by combining them. As a result, it is possible to set different questions for each user, and reduce the burden of answering by the user. In addition, a plurality of patterns of level evaluation tests in which one or more questions are combined are stored in the storage unit 902, and the level evaluation test providing unit 13 requests the user to answer based on the input prior information. It may be configured to select a level assessment test. In the level evaluation test, the scores obtained by answering the questions and/or answers up to that point are associated with the subsequent questions, and the level evaluation test providing unit 13 provides answers to some or all of the questions that have been answered so far. The question to be displayed after that may be changed according to the answer result. Alternatively, all users may be made to uniformly answer all questions.

レベル評価テストが生成されると、レベル評価テスト提供部１３は、ディスプレイ等の出力部９０５にレベル評価テスト画面を表示させる。利用者は入力部９０４を操作することで、レベル評価テストに対する回答を入力することができ、この回答や、回答に基づいて与えられるスコア等のテスト結果が初期情報受付部１２に受け渡される。利用者端末装置１のレベル評価テスト画面を介して、レベル評価テストのテスト結果が得られると、テスト結果受付部１２２は初期情報として、テスト結果を記憶部９０２に格納する。なお、医師や家族などの関係者が利用者から口頭で回答を取得したり、利用者を観察することで、関係者が関係者端末装置２や利用者端末装置１に表示されたテスト結果の登録画面を介して、テスト結果（回答やスコア等）を登録可能に構成してもよい。この際、ビデオ通話サービスによって関係者と利用者がコミュニケーションをとる様に構成してもよい。また、関係者が事前に（例えば書面等で）行われたテスト結果を、関係者端末装置２に表示された登録画面を介して登録可能に構成してもよい。テスト結果受付部１２２は、登録画面を介して入力されたテスト結果を、初期情報として記憶部９０２に格納する。 When the level evaluation test is generated, the level evaluation test providing unit 13 displays the level evaluation test screen on the output unit 905 such as a display. The user can input answers to the level evaluation test by operating the input unit 904 , and the answers and test results such as scores given based on the answers are passed to the initial information reception unit 12 . When the test result of the level evaluation test is obtained via the level evaluation test screen of the user terminal device 1, the test result reception unit 122 stores the test result in the storage unit 902 as initial information. It is to be noted that related parties, such as doctors and family members, obtain verbal answers from the users and observe the users, so that the related parties can understand the test results displayed on the related party terminal device 2 and the user terminal device 1. The test results (answers, scores, etc.) may be registered via the registration screen. At this time, the system may be configured so that the person concerned and the user communicate with each other through a video call service. In addition, the test results conducted in advance (for example, in writing) by the concerned parties may be registered via the registration screen displayed on the concerned party terminal device 2 . The test result accepting unit 122 stores the test result input via the registration screen in the storage unit 902 as initial information.

また、利用者端末装置１において利用者が回答入力可能に初期レベル評価テストを提供する場合、選択肢の操作に要した時間やタッチの正確性等、初期レベル評価テストに対する操作履歴を示す履歴情報を取得し、テスト結果としてもよい。 In addition, when the initial level evaluation test is provided in the user terminal device 1 so that the user can input answers, history information indicating the operation history for the initial level evaluation test, such as the time required to operate options and the accuracy of touch, is provided. It may be obtained and used as a test result.

＜１．６．初期設定部１４＞
初期設定部１４は、初期情報に基づいて、利用者に対して提供されるアプリケーション機能の初期の設定情報を決定する。例えば、初期設定部１４が初期の設定情報を決定すると、サービス提供部１１はそれに基づいて、図４のＷ１Ａに示すようなホーム画面を表示させる。 <1.6. Initial setting unit 14>
The initial setting unit 14 determines initial setting information for application functions provided to the user based on the initial information. For example, when the initial setting unit 14 determines the initial setting information, the service providing unit 11 displays the home screen as indicated by W1A in FIG. 4 based on the initial setting information.

設定情報は、アプリケーション機能の設定を示す情報であり、設定情報を変更すると、利用者のアプリケーションに対して適用されるアプリケーション機能が変更される。本実施形態では、設定情報は、ホーム画面等におけるサービス要素のオブジェクトの配置や大きさ、文字の大きさ、配置されるサービスの種類、出力音声の再生速度や音量等、種々のアプリケーション機能を組み合わせて事前定義されたアプリケーション機能セットのパターンを示し、これらのアプリケーション機能の各々に対応した１又は複数次元のパラメタと紐付けて格納される。パラメタは、例えば、ホーム画面に配置され、利用者がアクセス可能となるサービスの組み合わせ、ホーム画面や各サービス画面等におけるボタンサイズや配置、文字サイズ、音量、音の高さ、音波、周波数、再生スピード、（情報配信系サービスにおける）表示コンテンツの種別・カテゴリやリンク先の種別・カテゴリ、（通知・お知らせ系サービスにおける）表示スピード等である。 The setting information is information indicating settings of application functions, and when the setting information is changed, the application functions applied to the user's application are changed. In this embodiment, the setting information is a combination of various application functions such as the arrangement and size of service element objects on the home screen, etc., the size of characters, the type of service to be arranged, the playback speed and volume of output audio, etc. pattern of a set of predefined application functions, and is stored in association with one or more dimensional parameters corresponding to each of these application functions. Parameters are, for example, a combination of services that are arranged on the home screen and accessible to the user, button size and arrangement on the home screen and each service screen, character size, volume, pitch, sound wave, frequency, playback speed, type/category of display content (in information distribution services), type/category of link destinations, display speed (in notification/notification services), and the like.

初期設定部１４は、利用者の初期情報を機械学習モデルに入力し、該利用者に好適な設定情報を決定する。本実施形態では、機械学習モデルとして、正解となる初期情報及び設定情報の組み合わせを教師データとして学習した多層パーセプトロン（ＭＬＰ：Multilayer perceptron）を用いるものとするが、その他、任意の機械学習モデルを適用してもよい。 The initial setting unit 14 inputs the user's initial information into the machine learning model and determines setting information suitable for the user. In this embodiment, as a machine learning model, a multi-layer perceptron (MLP) that has learned a combination of correct initial information and setting information as teacher data is used, but any other machine learning model can be applied. You may

なお、例えば、初期情報のうち、住所や性別、趣味、病歴、家族情報、要介護度、性格、財産状況等のカテゴリデータ（名義特徴量と順序特徴量）に対しては、機械学習モデルに入力する為に、エンコーディング処理を行う。エンコーディング処理は初期情報受付部１２が実施しても良いし、後述するモデル更新部３３等が実施してもよい。 Of the initial information, for example, category data (nominal feature values and ordinal feature values) such as address, gender, hobbies, medical history, family information, level of care required, personality, property status, etc. can be processed by machine learning models. Encoding is performed for input. The encoding process may be performed by the initial information receiving unit 12, or may be performed by the model updating unit 33 or the like, which will be described later.

またなお、初期設定部１４は、利用者の初期情報をルールベースの判定モデルに入力し、該利用者に好適な設定情報を決定してもよい。例えば、初期設定部１４は、利用者の初期情報を、条件分岐処理モデルを使って判定し、適切な設定情報を決定することができる。例えば、アプリケーションの提供開始時には、ルールベースの判定モデルを用いて教師データとなる初期情報と設定情報の組み合わせを収集し、一定量の教師データ収集後に機械学習モデルを用いる形態に移行してもよい。 Further, the initial setting unit 14 may input user's initial information into a rule-based determination model to determine setting information suitable for the user. For example, the initial setting unit 14 can determine the user's initial information using a conditional branch processing model and determine appropriate setting information. For example, at the start of providing an application, a combination of initial information and setting information to be used as teacher data is collected using a rule-based decision model, and after a certain amount of teacher data is collected, a machine learning model may be used. .

なお、本実施形態では、初期の設定情報を決定する為に、一つの機械学習モデルや判別モデルを用いることとするが、複数のモデルを用いて、それぞれのアプリケーション機能に関する設定情報を決定してもよい。例えば、ボタンサイズや配置、文字サイズ等の表示ＵＩ設定を決定する為のモデルや、音量、音の高さ等の音声設定を決定する為のモデル等、複数のモデルを用いて、設定情報を決定してもよい。或いは、利用者に提供されるサービスを決定するモデルや、ホーム画面、サービス毎にモデルを用意し、設定情報を決定してもよい。 In this embodiment, one machine learning model or discriminant model is used to determine the initial setting information. good too. For example, using multiple models, such as a model for determining display UI settings such as button size, placement, and character size, and a model for determining audio settings such as volume and pitch, setting information can be used. may decide. Alternatively, a model for determining the service provided to the user or a model for each home screen or service may be prepared to determine setting information.

＜１．７．更新情報受付部１５＞
更新情報受付部１５は、ユーザのアプリケーション利用に際して履歴情報を取得して更新情報を決定し、記憶部９０２に格納する。更新情報受付部１５は、履歴情報を取得して記憶部９０２に格納する履歴情報取得部１５１と、履歴情報に基づいて更新情報を決定する評価部１５２と、を備える。 <1.7. Update information reception unit 15>
The update information reception unit 15 acquires history information when a user uses an application, determines update information, and stores the information in the storage unit 902 . The update information reception unit 15 includes a history information acquisition unit 151 that acquires history information and stores it in the storage unit 902, and an evaluation unit 152 that determines update information based on the history information.

履歴情報は、経時段階での利用者の性質を説明する為の情報であり、アプリケーション利用時間、利用サービス情報、生活習慣等である。利用サービス情報は、例えば、該アプリケーションにおいて利用したサービス毎に、利用時間、利用回数、（ＥＣサービスの場合）購買履歴、入力したテキスト情報、検索履歴、（通話、チャット、ビデオ通話サービスの場合）会話内容、（通話、ビデオ通話サービスの場合）音声情報、（ビデオ通話サービスの場合）画像（映像）情報、（メッセージングサービスの場合）配信メッセージへの回答状況、回答内容の１又は複数を含む。なお、履歴情報は、操作入力場所（座標やオブジェクト等）、操作入力回数、等の履歴を含んでいてもよい。 The history information is information for explaining the characteristics of the user over time, and includes application usage time, service usage information, lifestyle habits, and the like. Used service information, for example, for each service used in the application, use time, number of times of use, purchase history (in the case of EC service), input text information, search history, (in the case of call, chat, video call service) Conversation content, voice information (in the case of call and video call services), image (video) information (in the case of video call services), response status to distribution messages (in the case of messaging services), and one or more of the content of the responses. Note that the history information may include a history of operation input locations (coordinates, objects, etc.), number of operation inputs, and the like.

評価部１５２は、履歴情報に含まれたデータをそのまま更新情報として用いても良いし、履歴情報を用いて更新情報として用いるデータを決定してもよい。例えば、利用時間等はそのまま更新情報として利用しても良いし、操作入力場所については、操作の正確性等を評価して評価結果を更新情報として用いてもよい。また、評価部１５２は、画像情報や音声情報、テキスト情報等を用いて評価値を算出し、更新情報としてもよい。例えば、ビデオ通話サービス等で得られたカメラ映像（画像情報）を解析や比較して表情等に関する評価値を算出してもよい。或いは、チャットサービスに入力されたり、通話サービス等で取得された音声情報から得られたテキスト情報同士を比較したり、タスク・スケジュール管理サービスを介して登録された利用者のスケジュールの情報と比較して、発言に矛盾がないか等、認知能力に関する評価値を算出等してもよい。また、通話サービス等で取得された音声情報から、会話のスピード等であったり、聞き取りの正確性等に関する評価値を算出等してもよい。評価部１５２は、更に、事前情報を更新情報として用いてもよい。 The evaluation unit 152 may use the data included in the history information as it is as the update information, or may use the history information to determine the data to be used as the update information. For example, the usage time and the like may be used as they are as update information, and as for the operation input location, the accuracy of the operation and the like may be evaluated and the evaluation result may be used as the update information. Also, the evaluation unit 152 may calculate an evaluation value using image information, audio information, text information, etc., and use it as update information. For example, camera images (image information) obtained by a video call service or the like may be analyzed and compared to calculate an evaluation value relating to facial expressions and the like. Alternatively, compare text information obtained from voice information input to a chat service or obtained from a call service, etc., or compare it with information on the user's schedule registered via the task/schedule management service. Then, an evaluation value related to cognitive ability may be calculated, such as whether or not there is a contradiction in the statement. Also, an evaluation value relating to the speed of conversation or the accuracy of listening may be calculated from voice information acquired by a call service or the like. The evaluation unit 152 may further use prior information as update information.

＜１．８．更新設定部１６＞
更新設定部１６は、更新情報に基づいて、利用者に対して提供されるアプリケーション機能の設定情報を更新する。例えば、更新設定部１６が設定情報を更新すると、サービス提供部１１はそれに基づいて、図４のＷ１Ａのホーム画面を、Ｗ１Ｂ～Ｄに示すようなホーム画面に変化させる。Ｗ１Ｂは、ボタンサイズや文字サイズが大きく変更されている（サービス要素Ｗ１Ｂ１～Ｗ１Ｂ３）。Ｗ１Ｃは、アクセス可能なサービスが変更されている（サービス要素Ｗ１Ｃ１）。Ｗ１Ｄは、ボタンサイズや文字サイズが大きく変更されている（サービス要素Ｗ１Ｄ１～Ｗ１Ｄ３）と共に、アクセス可能なサービスが変更（追加）されている（サービス要素Ｗ１Ｄ４）。 <1.8. Update setting unit 16>
The update setting unit 16 updates the setting information of the application functions provided to the user based on the update information. For example, when the update setting unit 16 updates the setting information, the service providing unit 11 changes the home screen W1A in FIG. 4 to home screens W1B to W1D based on this. W1B has greatly changed button sizes and character sizes (service elements W1B1 to W1B3). W1C has changed accessible services (service element W1C1). W1D has greatly changed button sizes and character sizes (service elements W1D1 to W1D3), and has changed (added) accessible services (service element W1D4).

図５は、初期設定部１４及び更新設定部１６において評価情報を算出する為のモデル例である。図５（ａ）に示すように、第１モデルは、初期設定部１４が初期テスト結果、又は事前情報並びに初期テスト結果を用いて初期の評価情報を算出するモデルである。本実施形態では、初期の評価情報算出後、更新設定部１６は、更新情報、又は事前情報並びに更新情報を第２モデルに入力し、更新された評価情報を決定する。第２モデルは、初期設定部１４と同様に、機械学習モデルとして、正解となる更新情報及び設定情報の組み合わせを教師データとして学習した多層パーセプトロンを用いるものとするが、その他、任意の機械学習モデルを適用してもよい。第２モデルとして、それぞれのアプリケーション機能別に設定情報を決定する為の複数のモデルを用いてもよい。 FIG. 5 is a model example for calculating evaluation information in the initial setting unit 14 and the update setting unit 16. As shown in FIG. As shown in FIG. 5A, the first model is a model in which the initial setting unit 14 calculates initial evaluation information using initial test results, or prior information and initial test results. In the present embodiment, after the initial evaluation information is calculated, the update setting unit 16 inputs update information or prior information and update information to the second model, and determines updated evaluation information. As with the initial setting unit 14, the second model uses a multi-layer perceptron that has learned a combination of correct update information and setting information as teacher data as a machine learning model. may apply. As the second model, a plurality of models for determining setting information for each application function may be used.

なお、例えば、更新情報のうち、利用したサービスの種別や生活習慣等のカテゴリデータ（名義特徴量と順序特徴量）に対しては、機械学習モデルに入力する為に、エンコーディング処理を行う。エンコーディング処理は更新情報受付部１５が実施しても良いし、後述するモデル更新部３３等が実施してもよい。 For example, among the update information, category data (nominal feature amount and order feature amount) such as the type of service used and lifestyle habits are subjected to encoding processing in order to be input to the machine learning model. The encoding process may be performed by the update information reception unit 15, or may be performed by the model update unit 33 or the like, which will be described later.

またなお、更新設定部１６は、利用者の更新情報をルールベースの判定モデルに入力し、該利用者に好適な設定情報を再決定してもよい。例えば、更新設定部１６は、利用者の更新情報を、条件分岐処理モデルを使って判定し、適切な設定情報を再決定することができる。例えば、アプリケーションの提供開始時には、ルールベースの判定モデルを用いて教師データとなる更新情報と設定情報の組み合わせを収集し、一定量の教師データ収集後に機械学習モデルを用いる形態に移行してもよい。なお、本実施形態では、初期の設定情報を決定する場合と同様に、複数のモデルを用いてもよい。 Furthermore, the update setting unit 16 may input the update information of the user into the rule-based judgment model and re-determine the setting information suitable for the user. For example, the update setting unit 16 can determine the user's update information using a conditional branch processing model and redetermine appropriate setting information. For example, when the application starts to be provided, a combination of update information and setting information that will be training data is collected using a rule-based judgment model, and after a certain amount of training data is collected, a machine learning model may be used. . Note that, in the present embodiment, multiple models may be used as in the case of determining the initial setting information.

一方で、更新情報受付部１５及び更新設定部１６は、図５（ｂ）に示す第３モデルを用いて、更新された設定情報を決定してもよい。第３モデルは、更新情報受付部１５が履歴情報を用いて更新レベル評価テストのテスト結果を算出するモデルであり、更新情報受付部１５は、得られたテスト結果を更新情報として決定する。更新設定部１６は、第３モデルによって得られた更新テスト結果、又は事前情報並びに更新テスト結果を含む更新情報を第１モデルに入力することで、更新された評価情報を決定してもよい。なお、第３モデルとしては、履歴情報を用いて初期のレベル評価テストに対応する回答やスコアを決定する機械学習モデルや、条件分岐処理モデル、ルールベースの判定モデルである。 On the other hand, the update information receiving unit 15 and the update setting unit 16 may determine updated setting information using the third model shown in FIG. 5(b). The third model is a model in which the update information reception unit 15 calculates the test result of the update level evaluation test using history information, and the update information reception unit 15 determines the obtained test result as the update information. The update setting unit 16 may determine updated evaluation information by inputting update information including update test results obtained by the third model or prior information and update test results to the first model. The third model is a machine learning model that determines answers and scores corresponding to the initial level evaluation test using history information, a conditional branch processing model, and a rule-based decision model.

＜２．パーソナライゼーションの処理手順＞
図６は、アプリケーション機能のパーソナライゼーションを行う際の処理フローチャートである。 <2. Personalization processing procedure>
FIG. 6 is a process flowchart for personalizing application functions.

＜２．１．初期の設定情報決定＞
ステップＳ１０１において、初期情報受付部１２は、利用者端末装置１を介して、事前情報を取得し、ステップＳ１０２において、レベル評価テストを生成する。初期情報受付部１２は更に、利用者端末装置１を介して、レベル評価テストのテスト結果を取得する。ステップＳ１０３において、初期設定部１４は、ステップＳ１０１及びＳ１０２で取得した初期情報を用いて、初期の設定情報を決定する。これにより、サービス提供部１１は、利用者に対して、初期の設定情報に応じたアプリケーション機能の提供を行う（ステップＳ１０４）。 <2.1. Determining initial setting information>
In step S101, the initial information reception unit 12 acquires prior information via the user terminal device 1, and in step S102, generates a level evaluation test. The initial information reception unit 12 also acquires the test result of the level evaluation test via the user terminal device 1 . In step S103, the initial setting unit 14 determines initial setting information using the initial information acquired in steps S101 and S102. Thereby, the service providing unit 11 provides the user with the application function corresponding to the initial setting information (step S104).

＜２．２．設定情報の更新＞
ステップＳ１０５において、利用者がアプリケーションを利用することで、更新情報受付部１５は、随時履歴情報を収集する。ステップＳ１０６において、設定情報の更新タイミングに該当するか否か判定される。例えば、一定の期間毎等の所定のタイミングで、更新設定部１６を用いて新たな設定情報を決定する。或いは、更新情報受付部１５が、履歴情報の任意の指標が閾値を超えたか否か判定したり、過去の履歴情報と最新の履歴情報を比較して閾値以上の差が生じたか否か判定する等して、判定結果に基づいて、設定情報の更新を実行するようにしてもよい。 <2.2. Update setting information>
In step S<b>105 , the update information receiving unit 15 collects history information from time to time as the user uses the application. In step S106, it is determined whether or not it is time to update the setting information. For example, new setting information is determined using the update setting unit 16 at a predetermined timing such as every predetermined period. Alternatively, the update information reception unit 15 determines whether an arbitrary index of history information exceeds a threshold or compares past history information with the latest history information to determine whether a difference equal to or greater than a threshold has occurred. For example, the setting information may be updated based on the determination result.

ステップＳ１０７において、更新設定部１６は、ステップＳ１０５で取得した履歴情報に基づく更新情報を用いて、更新された設定情報を決定する。これにより、サービス提供部１１は、利用者に対して、更新された設定情報に応じたアプリケーション機能の提供を行う（ステップＳ１０８）。 In step S107, the update setting unit 16 determines updated setting information using update information based on the history information acquired in step S105. Accordingly, the service providing unit 11 provides the user with the application function corresponding to the updated setting information (step S108).

＜３．教師データの生成＞
図３に示すように、サーバ装置３は、実績受付部３１と、実績評価部３２と、モデル更新部３３と、を有する。これは、ソフトウェア（記憶部１０２等に一過的又は非一過的に記憶されたモデル更新プログラム）による情報処理が、ハードウェア（処理部１０１等）によって具体的に実現されたものである。 <3. Generation of teacher data>
As shown in FIG. 3 , the server device 3 has a track record reception unit 31 , a track record evaluation unit 32 , and a model update unit 33 . This is a specific implementation of information processing by software (a model update program temporarily or non-transiently stored in the storage unit 102 or the like) by hardware (the processing unit 101 or the like).

＜３．１．実績受付部３１＞
実績受付部３１は、利用者端末装置１から初期情報若しくは更新情報、該初期情報若しくは該更新情報に基づいて決定された設定情報、及び該設定情報の適用後に取得した履歴情報である適用後履歴情報を受け付け、実績情報として記憶部９０２に格納する（第２モデルを用いる場合）。なお、第３モデルを用いる場合には、実績受付部３１は、利用者端末装置１から、初期情報、該初期情報に基づいて決定された設定情報（初期）、及び適用後履歴情報（初期）と、更新情報、該更新情報に基づいて決定された更新テスト結果、該更新テスト結果に基づいて決定された設定情報（更新）、及び適用後履歴情報（更新）と、の一方又は双方を実績情報として記憶部１０２に格納する。 <3.1. Result reception unit 31>
The result reception unit 31 receives initial information or update information from the user terminal device 1, setting information determined based on the initial information or the update information, and post-application history that is history information acquired after the application of the setting information. Information is received and stored in the storage unit 902 as performance information (when using the second model). When using the third model, the result receiving unit 31 receives from the user terminal device 1 initial information, setting information (initial) determined based on the initial information, and post-application history information (initial). , update information, update test results determined based on the update information, setting information (update) determined based on the update test results, and post-application history information (update), or both It is stored in the storage unit 102 as information.

＜３．２．実績評価部３２＞
実績評価部３２は、実績情報に含まれた設定情報、及び適用後履歴情報に基づいて、実績情報の評価を行う。第２モデルを用いる場合、適用後履歴情報が、設定情報によって定義されるアプリケーション機能にマッチする場合、その履歴情報含まれた初期情報や更新情報と、設定情報とを、第１モデル又は第２モデルの教師データとして登録する。第３モデルを用いる場合、適用後履歴情報が、設定情報によって定義されるアプリケーション機能にマッチする場合、その履歴情報含まれた初期情報と、設定情報とを、第１モデルの教師データとして登録し、更新情報と、更新テスト結果とを、第３モデルの教師データとして登録する。 <3.2. Performance evaluation unit 32>
The performance evaluation unit 32 evaluates the performance information based on the setting information and post-application history information included in the performance information. When using the second model, if the post-application history information matches the application function defined by the setting information, the initial information and update information included in the history information and the setting information are combined with the first model or the second model. Register as training data for the model. When using the third model, if the post-application history information matches the application function defined by the setting information, the initial information including the history information and the setting information are registered as training data of the first model. , update information, and updated test results are registered as training data for the third model.

＜３．３．モデル更新部３３＞
モデル更新部３３は、実績評価部３２が登録した教師データを用いて、モデルの更新を行う。モデルが機械学習モデルの場合、モデル更新部３３は、教師データを学習させ、モデルの重みを更新する。モデルが条件分岐処理モデルの場合、分岐条件となる閾値を更新する。モデル更新部３３は、更新されたモデルのモデルデータやパラメタを、利用者端末装置１のアプリケーションに送信し、これにより、初期設定部１４や更新設定部１６で設定情報の決定に用いられるモデルが更新される。 <3.3. model update unit 33>
The model update unit 33 updates the model using the teacher data registered by the performance evaluation unit 32 . If the model is a machine learning model, the model updating unit 33 learns teacher data and updates the weights of the model. If the model is a conditional branch processing model, update the threshold that is the branch condition. The model updating unit 33 transmits the model data and parameters of the updated model to the application of the user terminal device 1, whereby the model used for determining the setting information in the initial setting unit 14 and the update setting unit 16 is changed. Updated.

なお、利用者端末装置１及びサーバ装置３の一方が備える各機能構成要素（部）の一部又は全部が他方の装置に配置されてもよい。 Some or all of the functional components (parts) included in one of the user terminal device 1 and the server device 3 may be arranged in the other device.

０：パーソナライゼーションシステム
１：利用者端末装置
２：関係者端末装置
３：サーバ装置
４：ネットワーク
９：端末装置
９０１：処理部
９０２：記憶部
９０３：通信部
９０４：入力部
９０５：出力部
１０：情報処理装置
１０１：処理部
１０２：記憶部
１０３：通信部
１１：サービス提供部
１２：初期情報受付部
１２１：事前情報受付部
１２２：テスト結果受付部
１３：レベル評価テスト提供部
１４：初期設定部
１５：更新情報受付部
１５１：履歴情報取得部
１５２：評価部
１６：更新設定部
３１：実績受付部
３２：実績評価部
３３：モデル更新部
Ｗ１：ホーム画面
Ｗ１Ａ１～Ｗ１Ｄ４：サービス要素 0 : Personalization system 1 : User terminal device 2 : Participant terminal device 3 : Server device 4 : Network 9 : Terminal device 901 : Processing unit 902 : Storage unit 903 : Communication unit 904 : Input unit 905 : Output unit 10 : Information processing device 101 : processing unit 102 : storage unit 103 : communication unit 11 : service providing unit 12 : initial information receiving unit 121 : preliminary information receiving unit 122 : test result receiving unit 13 : level evaluation test providing unit 14 : initial setting unit 15: update information reception unit 151: history information acquisition unit 152: evaluation unit 16: update setting unit 31: performance reception unit 32: performance evaluation unit 33: model update unit W1: home screen W1A1 to W1D4: service elements

Claims

コンピュータ装置が実行するアプリケーション機能のパーソナライゼーション方法であって、
前記コンピュータ装置は、記憶部に格納されたコンピュータ読取可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つの処理部を含み、
前記パーソナライゼーション方法は、前記少なくとも１つの処理部が、
前記アプリケーションを利用するユーザの初期レベル評価テストのテスト結果を含む初期情報の入力を受け付ける初期情報受付工程と、
前記初期情報に基づいて、前記ユーザに対して提供されるアプリケーション機能の初期の設定情報を決定する初期設定工程と、
前記ユーザが前記アプリケーションの利用に際して履歴情報を取得し、更新情報を決定する更新情報受付工程と、
前記更新情報に基づいて、前記設定情報を更新する更新設定工程と、
利用者端末装置から前記初期情報若しくは前記更新情報、該初期情報若しくは該更新情報に基づいて決定された設定情報、及び該設定情報の適用後に取得した履歴情報である適用後履歴情報を受け付け、実績情報として格納する実績受付工程と、
前記実績情報に含まれた前記設定情報、及び前記適用後履歴情報に基づいて、実績情報の評価を行う実績評価工程と、
前記評価の結果に基づいて決定された前記実績情報に含まれた前記初期情報若しくは前記更新情報、及び前記設定情報を教師データとして、前記初期設定工程及び／又は前記更新設定工程で設定情報を決定する為のモデル更新を行うモデル更新工程と、を含む、
パーソナライゼーション方法。 A method of personalization of application functions executed by a computing device, comprising:
said computing device comprising at least one processing unit configured to execute computer readable instructions stored in a memory unit;
The personalization method comprises: the at least one processing unit;
an initial information receiving step of receiving input of initial information including test results of an initial level evaluation test of a user using the application;
an initial setting step of determining initial setting information of application functions provided to the user based on the initial information;
an update information reception step in which the user acquires history information when using the application and determines update information;
an update setting step of updating the setting information based on the update information;
receive from the user terminal device the initial information or the update information, setting information determined based on the initial information or the update information, and post-application history information that is history information acquired after the application of the setting information; a result reception process to be stored as information;
a performance evaluation step of evaluating performance information based on the setting information included in the performance information and the post-application history information;
Setting information is determined in the initial setting step and/or the update setting step using the initial information or the update information included in the performance information determined based on the result of the evaluation and the setting information as teaching data. a model update step for updating the model to
personalization methods.

前記設定情報毎に、複数のパラメタが定義され、
前記初期設定工程及び／又は前記更新設定工程では、前記初期情報及び／又は前記更新情報に基づいて前記パラメタを算出することで前記設定情報を決定する請求項１に記載のパーソナライゼーション方法。 A plurality of parameters are defined for each setting information,
2. The personalization method according to claim 1, wherein in said initial setting step and/or said updating setting step, said setting information is determined by calculating said parameter based on said initial information and/or said updating information.

前記初期設定工程及び／又は前記更新設定工程では、前記初期情報及び／又は前記更新情報、及び前記パラメタを教師データとして学習した機械学習モデルを用いて前記パラメタを算出することで、前記設定情報を決定する請求項２に記載のパーソナライゼーション方法。 In the initial setting step and/or the update setting step, the setting information is updated by calculating the parameter using a machine learning model trained using the initial information and/or the update information and the parameter as training data. 3. The personalization method of claim 2, wherein determining.

前記設定情報は、前記アプリケーションにおける表示出力されるＵＩに関する表示ＵＩ設定、及び前記アプリケーションから出力される音声に関する出力音声設定の１又は複数を含む請求項１に記載のパーソナライゼーション方法。 2. The personalization method according to claim 1, wherein said setting information includes one or more of a display UI setting relating to a UI to be displayed and output in said application and an output audio setting relating to audio output from said application.

前記設定情報は更に、前記アプリケーションにおいて表示出力されるコンテンツに関する表示コンテンツ設定を含む請求項４に記載のパーソナライゼーション方法。 5. The personalization method of claim 4, wherein said setting information further includes display content settings regarding content to be displayed and output in said application.

前記更新情報受付工程では、前記更新情報に基づいて更新レベル評価テストを実施し、
前記更新レベル評価テストのテスト結果を含む更新情報の入力を受け付け、
前記更新設定工程では、前記更新情報受付工程において受け付けた前記更新情報に基づいて設定情報を決定することで、前記更新情報に基づいて、前記設定情報を更新する請求項１に記載のパーソナライゼーション方法。 In the update information receiving step, an update level evaluation test is performed based on the update information,
Receiving input of update information including test results of the update level evaluation test,
2. The personalization method according to claim 1, wherein in said update setting step, said setting information is updated based on said update information by determining setting information based on said update information received in said update information receiving step. .

前記初期情報受付工程では、前記ユーザの事前情報を更に含む前記初期情報の入力を受け付け、
前記事前情報は、個人情報、身体状況、認知能力、家族情報、要介護度、性格、財産状況の１又は複数を含む請求項１に記載のパーソナライゼーション方法。 The initial information receiving step receives input of the initial information further including prior information of the user;
2. The personalization method according to claim 1, wherein the prior information includes one or more of personal information, physical condition, cognitive ability, family information, level of nursing care required, personality, and property status.

請求項１～７のうちのいずれか一項に記載のパーソナライゼーション方法を前記コンピュータ装置に実行させる、コンピュータプログラム。 A computer program that causes the computer device to perform the personalization method according to any one of claims 1 to 7 .

アプリケーション機能のパーソナライゼーションシステムであって、
前記アプリケーションを利用するユーザの能力テスト結果を含む初期情報の入力を受け
付ける初期情報受付部と、
前記初期情報に基づいて、前記ユーザに対して提供されるアプリケーション機能の初期
の設定情報を決定する初期設定部と、
前記ユーザが前記アプリケーションの利用に際して履歴情報を取得し、更新情報を決定
する更新情報受付部と、
前記更新情報に基づいて、前記設定情報を更新する更新設定部と、
利用者端末装置から前記初期情報若しくは前記更新情報、該初期情報若しくは該更新情報に基づいて決定された設定情報、及び該設定情報の適用後に取得した履歴情報である適用後履歴情報を受け付け、実績情報として格納する実績受付部と、
前記実績情報に含まれた前記設定情報、及び前記適用後履歴情報に基づいて、実績情報の評価を行う実績評価部と、
前記評価の結果に基づいて決定された前記実績情報に含まれた前記初期情報若しくは前記更新情報、及び前記設定情報を教師データとして、前記初期設定部及び／又は前記更新設定部で設定情報を決定する為のモデル更新を行うモデル更新部と、を有する、
パーソナライゼーションシステム。 An application functionality personalization system comprising:
an initial information reception unit that receives input of initial information including a result of a test of the user's ability to use the application;
an initial setting unit that determines initial setting information of application functions provided to the user based on the initial information;
an update information reception unit that acquires history information when the user uses the application and determines update information;
an update setting unit that updates the setting information based on the update information;
receive from the user terminal device the initial information or the update information, setting information determined based on the initial information or the update information, and post-application history information that is history information acquired after the application of the setting information; a result reception unit that stores information;
a performance evaluation unit that evaluates performance information based on the setting information included in the performance information and the post-application history information;
Setting information is determined by the initial setting unit and/or the update setting unit using the initial information or the update information included in the performance information determined based on the result of the evaluation and the setting information as teacher data. a model update unit that updates the model for
personalization system.